每經特約評論員 盤和林

“數據二十條”的發佈，初步形成了我國數據基礎制度體系，對數據要素市場的繁榮具有重大的意義。在此背景下，“數據要素化”也隨之引發了不少行業人士的深思。“金融業是用數據用信息最早，也是對數據依賴最重的行業。”2月18日舉辦的“‘數據二十條’背景下的數據要素化”研討會上，清華大學五道口金融學院金融發展與監管科技研究中心主任、華夏銀行原董事、行長張健華指出，金融業的本質就是從數據到要素的流通與匯聚，而數據要素化也是金融機構數字化轉型升級的要求趨勢。

值得注意的是，當金融機構參與到數據要素價值化業務中時，數據要素價值化過程中在商品屬性上逐漸衍生出金融屬性，使得數據要素以金融屬性參與到金融領域的經濟活動並不斷深化。而數據要素金融屬性的衍生過程中需要建立獨特的風險管理及其監管體系、考慮參與主體異質性行爲以及防範金融化過程中投機氛圍和價格扭曲。這將深刻影響市場參與主體、引導數據交易市場發展形態、重塑金融服務格局，更將成爲推動數據基礎制度建設的重要支撐，具體包括數據開放共享制度、數據產權制度、數據定價制度、數據要素流通交易制度、數據要素收益分配製度、數據要素安全治理制度多個方面。因此，如何進一步發揮數據要素價值化、金融化的特質，建立健全多層次、多渠道數據要素與金融行業協調發展的基礎制度將成爲未來關注的重點。

以基礎制度激活數據要素

數據基礎制度是激活數據要素市場的決定性因素。

近年來，黨中央、國務院高度重視數據要素市場的培育發展，將發展大數據戰略、壯大數字經濟納入國家頂層設計，高度重視促進數據流通融合、激活數據價值來釋放數字紅利。爲保障數據價值釋放，出臺了一系列政策措施積極完善基礎制度建設，對繁榮數據要素市場提出了明確的要求。

2020年4月發佈的《關於構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》，將數字要素明確列爲第五大生產要素。2022年，《“十四五”數字經濟發展規劃》《關於加快建設全國統一大市場的意見》《關於構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》等一系列與數據關聯的政策文件密集出臺或施行，凸顯了我國對數據基礎制度構建的高度重視。與此同時，各地方也相繼積極開展數據交易探索。廣東、江蘇等地率先探索數據要素市場化配置，深圳、上海、貴州等地紛紛出臺數據條例，爲數據要素市場的培育和發展奠定了紮實的基礎。

金融具天然數據優勢

金融行業與數據要素存在着天然的耦合關係，金融在現代經濟體系中發揮着引導資源配置、調節經濟運行等重要功能，這恰恰是數據要素在價值化過程中亟須解決的問題，因而金融行業具備引領數字基礎制度建設的天然優勢。同時，數據基礎制度也能夠保證這一過程的順利實現，既能增加金融資產的流動性，也能夠有效避免和分散風險。

一方面，金融行業具有天然的數字基因，屬於數據密集型行業。數據不僅僅是金融業務運營過程的副產品，更能夠推動金融業務發展的核心要素投入。只有當數據擁有類似於金融資本一樣的流動性，能夠在不同企業、產業間有序流動時，它的價值才能最大化。另一方面，金融的本質是產權的跨時空交易，首要解決的問題就是處理信息不對稱，參與金融交易的各方需要在緩解信息不對稱的基礎上對各自風險水平進行評估，進而形成契約並監督實現風險定價。通過對海量數據的便捷化、合理化、規範化利用，能夠在用戶畫像、反欺詐、信用評級等方面大大提高銀行機構的效率和風控能力，這也爲數字基礎制度的探索和應用提供了廣袤的土壤。

數據基礎制度助金融發展

數據基礎制度能夠有效保證數據的高效流通，任何主體合法合理的數據需求，都能便捷地從市場獲取產權清晰、質量有保障的數據。數據要素能夠爲驅動金融資源有效配置提供新效能，通過全方位大規模數據融合應用，金融行業能夠實現風險管理實時化、決策支持智能化、資源配置精準化，把更多的金融資源配置到經濟社會發展的重點領域和薄弱環節。在此過程中，數據基礎制度將對降低成本、防範風險發揮重要作用，是金融服務供給結構變革和金融服務效率提升的根本支撐。

其一，能夠緩解資金需求方信息不對稱的問題。傳統金融機構在進行放貸決策時依賴可識別的借款人“硬信息”，如財務信息、抵押品資料等，數據維度較低。數據產權制度、數據開放共享制度等有利於弱化金融市場中不同主體間的信息不對稱問題。

其二，能夠改善金融服務供需錯配關係。金融機構拓展業務的過程中，出現了嚴重的金融服務供需錯配問題。尤其是資金去向單一化，容易引發系統性金融風險。數據定價和數據治理制度，使得金融機構的產品開發和價格設計從基於統計和大數理論轉化爲基於數據融合的個人精準模型，有利於開發出更多個性化、差異化、定製化金融產品。

其三，能夠提升金融機構協同工作水平。各金融機構的協同工作效果欠佳的重要原因在於機構數據的不公開，導致不同類型金融機構間難以形成服務業務的有效匹配，缺乏合理分擔風險的可持續發展模式。數據基礎要素流動和治理制度等能夠通過標準化規範，降低雙方數據公開的不確定性風險，減少協作過程中的機會主義行爲，從而提升金融機構間的協同配和水平。

金融激發數據要素潛能

數據基礎制度能夠保障數據規範化的服務，依託於數據要素和數據規範化服務的金融行業，能夠有效服務經濟、改善分配，在促進實體經濟轉型、服務普惠金融戰略和鄉村振興戰略等方面完成重要的時代使命。

其一，以數據規範化服務實體經濟轉型升級戰略。通過數據規範化服務，金融機構可強化對宏觀經濟數據、中觀產業發展動態、微觀市場供需等關聯分析，實時監測企業運營資金流、信息流和物流信息，對企業經營狀況進行全方位跟蹤和研判，爲金融資源的合理配置提供科學依據，引導資金根據國家戰略和產業政策流向高科技、高附加值領域，提升經濟發展的質量和水平。在此過程中，兩者呈現同向互動關係，金融發展能夠爲實體經濟發展提供數量充足、結構合理和安全高效的資金支持，實體經濟也能爲金融發展提供資金源泉、幣值穩定和防範風險等基礎性支撐。

其二，以數據規範化服務數字普惠金融戰略。普惠金融作爲扶持弱勢羣體的重要機制，大幅提升了傳統金融服務的可得性和便利性。通過構建大數據信用體系，對傳統徵信渠道進行有效補充，緩解融資長尾羣體與金融機構間的信息不對稱，破解弱勢羣體和小微企業信貸過程中的獲客成本高、信息不對稱、定價不精細、風控不完備等問題，降低了生產和流通中的交易成本。爲實現社會資源的有效配置，減少居民收入不平等提供重要支持和有益保障。

其三，以數據規範化服務鄉村振興戰略。數據作爲一種新的生產力要素，能夠對農業生產、管理、銷售的全過程進行賦能重塑，由此開發鄉村經濟的新產業、新業態、新模式。尤其是數字金融的覆蓋和普及，突破傳統金融機構網點在地理距離方面的限制，能夠更加有效地配置金融資源，形成高效率、高效益、高成效的農業農村發展新模式。與此同時，數據規範化服務以數字技術所蘊含的物理規律、固有價值與社會治理相結合，形成主體協同、技術提升的“數字治理”新模式，助推鄉村振興目標實現。

（作者系浙江大學國際聯合商學院數字經濟與金融創新研究中心聯席主任、研究員）